bettafish

微舆 (BettaFish) — инновационная мультиагентная система анализа общественного мнения, реализованная с нуля и не зависящая от каких-либо фреймворков. Пользователю достаточно сформулировать запрос в формате диалога, и система в полностью автоматическом режиме проанализирует более 30 ведущих социальных медиа в Китае и за рубежом, а также миллионы общественных комментариев, сформировав глубокий аналитический отчёт. Ядро системы состоит из четырёх основных движков. Query Agent отвечает за широкий поиск новостей внутри страны и за рубежом. Media Agent обладает мощными возможностями мультимодального анализа контента: он может разбирать короткие видео, изображения и структурированные информационные карточки поисковых систем. Insight Agent выполняет углублённое исследование частных баз данных. Report Agent на основе встроенных шаблонов генерирует отчёты в несколько раундов. Кроме того, форумный движок ForumEngine предоставляет каждому агенту уникальные наборы инструментов и мыслительные модели, а также вводит модель ведущего дебатов. Благодаря цепочке столкновения идей и дебатам система избегает ограниченности мышления одной модели и порождает более качественный коллективный интеллект. В техническом плане система использует чистый модульный дизайн на Python и поддерживает базы данных PostgreSQL и MySQL. Все вызовы LLM совместимы со стандартом OpenAI API, поэтому можно подключать любых поставщиков моделей с совместимым форматом. Модуль анализа тональности объединяет несколько методов, включая дообученные модели BERT/GPT-2, мультиязычный анализ тональности, дообучение малопараметрической Qwen3 и традиционные методы машинного обучения; выбор метода можно гибко менять в зависимости от потребностей. Что касается развёртывания, система предоставляет однокомандное решение через Docker, а также поддерживает запуск из исходного кода. Краулер-система MindSpider может работать независимо, поддерживая извлечение тем и углублённый сбор данных об общественном мнении. Отчёты можно выводить в форматах HTML, PDF и Markdown; также предусмотрен интерфейс командной строки для быстрых повторных попыток и отладки. Система поддерживает подключение пользовательских бизнес-баз данных, устраняя барьер между публичными и частными данными и обеспечивая для вертикального бизнеса объединённый анализ внешних трендов и внутренней аналитики. Структура кода проекта ясна: каждый агент-движок содержит независимую обвязку LLM, узлы обработки, наборы инструментов, управление состоянием и шаблоны промптов, поэтому разработчики могут легко интегрировать собственные модели и бизнес-логику. Система также включает одностраничное приложение агента на Streamlit для удобной независимой отладки каждого движка. Общий дизайн делает упор на лёгкость и высокую расширяемость. Цель проекта — не только анализ общественного мнения, но и создание простого универсального движка анализа данных, который можно применять в любых бизнес-сценариях.